grpo 算法 GRPO 算法的目标是什么？ GRPO 算法如何优化策略？ GRPO 算法如何确保训练稳定性？

GRPO 算法 目标 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法的目标是优化策略模型，以提高其在特定任务上的性能。具体来说，GRPO 算法通过最大化一个包含相对优势的优化目标函数来更新策略模型。相对优势是指在同一组中，各个输出相对于基线的优势
。 优化策略

1. 群体相对奖励：GRPO 算法通过从策略模型中采样一组输出，然后计算这些输出的平均奖励作为基线。这种方法显著减少了训练资源的消耗，因为它不需要训练和存储与策略模型同等大小的价值函数模型
   
   。
2. 迭代训练：GRPO 可以进行迭代训练，其中奖励模型会根据策略模型的新采样结果不断更新，以提供更准确的训练信号
   。
3. 优势函数：GRPO 算法使用优势函数来评估策略模型在特定状态下的决策质量。优势函数用于度量在某个状态下选取某个具体动作的合理性——它直接给出动作的性能与所有可能的动作的性能的均值的差值
   。 确保训练稳定性
4. KL 正则化：GRPO 算法通过将当前策略模型和参考策略模型之间的 KL 散度直接添加到损失函数中来正则化策略模型，从而确保更新后的策略在训练期间不会过度偏离参考策略，从而有助于保持稳定性
   。
5. 无偏估计：GRPO 使用无偏估计量来估计 KL 散度，以提高训练的稳定性和准确性
   。
6. 过程监督：GRPO 还探索了过程监督，在每个推理步骤结束时提供奖励，以提高策略的稳定性和效率
   。 总的来说，GRPO 算法通过使用群体相对奖励、迭代训练、优势函数以及 KL 正则化等技术手段，实现了对策略模型的有效优化，并